Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin
Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Ba...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2011
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
LEADER | 01627nam a2200217Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | CTU_171006 | ||
008 | 210402s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 005.748 | ||
082 | |b Ch513 | ||
088 | |a 60480104 | ||
100 | |a Phan, Bích Chung | ||
245 | 0 | |a Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : | |
245 | 0 | |b Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin | |
245 | 0 | |c Phan Bích Chung ; Đỗ Thanh Nghị (Hướng dẫn khoa học) | |
260 | |a Cần Thơ | ||
260 | |b Trường Đại học Cần Thơ | ||
260 | |c 2011 | ||
520 | |a Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định và đề xuất chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số thheo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần, cho thấy hiệu quả phân loại chính xác hơn khi so sánh với giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc | ||
650 | |a Data structures (Computer science),Database management,Quản trị cơ sở dữ liệu,Cấu trúc dữ liệu (khoa học máy tính) | ||
904 | |i Tuyền, Hải | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |